Design and Analysis of Modern Tracking Systems (Artech House Radar Library) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Artech House Publishers

作者:Samuel Blackman

出品人:

页数:1015

译者:

出版时间:1999-08

价格:USD 233.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781580530064

丛书系列:

图书标签:

跟踪的一本书
跟踪领域经典书籍
Tracking Systems
Radar
Signal Processing
Kalman Filtering
Navigation
Control Systems
Detection Theory
Estimation Theory
Sensor Fusion
Artech House

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具体描述

An overview of the state in design and implementation of advanced tracking for single and multiple sensor systems. The text provides evaluations of sensor management, kinematic and attribute data processing, data association, situation assessment, and modern tracking and data fusion methods as applied in both military and non-military arenas. The book offers full coverage of tracking topics such as passive ranging and interactive multiple model (IMM) filtering; multiple hypothesis tracking (MHT) data association; Bayesian and Dempster-Shafer attribute fusion; multiple sensor tracking methods for distributed systems such as space-based surveillance systems; use of tracking data for situation assessment and sensor management; track fusion and track-before-detect (TBD) methods; and efficient allocation of agile beam radar resources. It also covers the interpretation and optimisation of tracker data, and solves the problems associated with algorithm choice and design.

现代追踪系统设计与分析（Artech House雷达库）图书简介本书深入探讨了现代追踪系统的设计、实现与性能分析，旨在为雷达、声纳、光电以及多传感器融合系统中的追踪技术提供一套全面且实用的技术框架。内容覆盖从基础理论到前沿算法的广泛领域，尤其侧重于在复杂、非线性、多目标环境下提高追踪精度和鲁棒性的实际工程方法。第一部分：追踪系统的基础与理论框架本书首先为读者奠定扎实的理论基础，清晰界定了追踪系统的核心目标、架构组件以及关键性能指标。 1. 追踪系统的基本概念与架构本章详细阐述了追踪系统的核心功能，包括目标状态估计、数据关联、轨迹预测与平滑。系统架构的介绍涵盖了传感器前端处理、特征提取、目标识别与追踪滤波器模块的集成。强调了不同应用场景（如空对空、地对空、水下追踪）对系统设计提出的特定要求。 2. 概率统计基础在追踪中的应用深入回顾了必要的概率论和随机过程知识，重点讲解了随机变量、概率密度函数（PDF）的表示、以及随机信号处理在目标参数估计中的作用。引入了贝叶斯统计框架，为后续的滤波器设计奠定数学基础。 3. 经典线性估计理论详尽介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）的原理、推导过程及其在标准线性追踪问题中的应用。分析了KF的假设条件、收敛特性以及在有限精度计算环境下的实际操作限制。此外，还探讨了扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）如何处理由非线性系统模型引起的挑战，并分析了EKF在泰勒级数展开中引入的误差来源与缓解措施。第二部分：非线性滤波与先进估计技术在许多实际追踪场景中，系统动态和测量模型往往是非线性的。本部分聚焦于处理这些复杂情况的高级滤波技术。 4. 非线性系统的状态估计：无迹卡尔曼滤波（UKF） UKF作为处理非线性系统的有力工具，被给予了深入的介绍。本章详细解释了Sigma点采样策略、如何计算采样点的均值和协方差，以及UKF相对于EKF在处理强非线性系统时的优势，例如无需进行复杂的雅可比矩阵计算。 5. 概率假设密度（PHD）与混合高斯模型（JMCG）针对多目标追踪中无法预先确定目标数量的场景，本书详细讲解了基于随机有限集统计（Fuzzy Set Statistics）的概率假设密度（PHD）滤波器。内容包括PHD滤波器的基本原理、如何使用泊松或高斯混合模型（GMM）来近似后验密度，以及如何从PHD估计中提取轨迹。 6. 粒子滤波（Particle Filter, PF）及其变种粒子滤波作为一种强大的蒙特卡洛方法，被用于解决无法解析表达后验概率密度函数的极端非线性或非高斯问题。本章详细介绍了顺序重要性采样（Sequential Importance Sampling, SIS）和序列重要性重采样（Sequential Importance Resampling, SIR）算法，并探讨了如何通过改进的采样和权重更新策略来提高粒子的有效性，例如自适应步长调整和自适应重采样技术。第三部分：数据关联与多目标追踪（MTT）成功的追踪系统依赖于准确地将传感器量测与已有的目标轨迹关联起来。本部分专注于解决这一核心难题。 7. 目标运动模型与状态空间描述对常见的运动模型进行了分类与详细描述，包括恒定速度（CV）、恒定加速度（CA）、常微分（CT）模型以及用于机动目标的精化模型。强调了如何根据实际物理约束和先验知识来选择或构造合适的运动模型，并讨论了模型不确定性对估计误差的影响。 8. 经典数据关联算法全面回顾了数据关联的经典方法，包括最近邻（NN）、联合概率数据关联（JPDA）和多假设跟踪（MHT）。JPDA的概率框架和MHT的假设空间搜索策略被详细解析，并分析了它们在目标密度变化和杂波环境下的性能权衡。 9. 现代多目标追踪框架重点介绍了当前主流的MTT范式。交互式最近邻（INA）算法作为一种改进的关联方法被深入剖析。此外，本书详细阐述了多目标贝叶斯滤波（Multi-Target Bayesian Filtering）的理论基础，包括其如何通过联合概率假设来管理目标的存在性、位置和数量的不确定性。第四部分：系统性能评估与工程实现本书的最后部分关注追踪系统的实际部署、性能指标的量化以及对鲁棒性的提升。 10. 追踪系统性能评估指标详细定义了用于量化追踪系统性能的关键指标，包括均方根误差（RMSE）、轨迹的持续性（Track Continuity）、虚警率（False Alarm Rate）和漏检率（Missed Detection Rate）。引入了最优子层级评估（Optimal Subpattern Assignment, OSPA）误差度量，并解释了其作为评估多目标系统性能的优越性。 11. 传感器融合与分布式追踪探讨了如何整合来自不同传感器（如雷达、红外、声纳）的数据以提高追踪的稳健性和精度。分别介绍了集中式融合、集中式状态估计和分布式测量级融合的架构。特别关注了信息共享协议和分布式卡尔曼滤波在多站点追踪网络中的应用。 12. 追踪系统的鲁棒性与抗干扰设计本章讨论了追踪系统在面对传感器噪声增大、模型误差和恶意机动等非理想情况下的应对策略。涉及如何利用自适应滤波技术（如自适应增益调整）来动态适应环境变化，以及如何通过引入认知能力来优化传感器管理和采样策略，从而增强系统的整体抗干扰能力和适应性。本书面向雷达工程师、信号处理专家、系统设计师以及从事航空航天、国防安全、机器人导航等领域的高级研究人员和学生，提供了从理论到实践的深度指导。